Сбер·Нижний Новгород·6 окт.
Data analyst
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 18 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисБез опытаПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 18 похожих вакансиях Аналитик данных, без учёта уровня.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Появилась 12 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
- Появилась у нас 6 октября 2026 г., 12 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 3 раза, первая публикация была 11 сентября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 5, требований 14. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС
Что требуют
ОбязательноPythonPandasNumPyscikit-learnSQLSparkClickHouseTableauSupersetAirflow
ПлюсомKafka
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций
Строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд
Проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи
Генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift
Оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами
Наши требования
Опыт в аналитике данных от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data
Свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных
Опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом
Знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.)
Опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов
Самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума
Умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы
Способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач
Опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео)
Опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска
Опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных
Высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин
Навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
Навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Мы предлагаем
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
Выгодная ипотека для сотрудников
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Корпоративная пенсионная программа
Дополнительно
Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер
Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения
Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).